이동 확률강우량의 경향성분석

조덕준,이나은,전병훈,최순호 한국방재학회 2011 한국방재학회 학술발표대회논문집 Vol.10 No.-

수공구조물 및 방재시설의 방재규모를 결정하기 위한 설계강우량은 대부분 빈도해석에 의한 확률강우량을 기반으로 결정된다. 그러나 확률강우량은 분석시점(년도)에 따라서 자료적용기간이 다르게 되므로 수공구조물의 규모도 설계시점에 따라서 기준이 다르게 되는 문제가 발생하게 된다. 본 연구에서는 빈도해석 시기에 따라 변화되는 확률강우량의 크기를 비교하기 위하여 서울 및 부산지역의 최근 50년간의 시강우량에 대하여 20년 자료를 하나씩 묶어서 일년씩 이동하며 자료군을 정리하고 지속시간 6, 12, 24시간에 대하여 빈도해석을 실시하여 재현기간 10, 20, 30, 50년에 대하여 적용 자료기간에 따른 확률강우량의 경향성을 분석하였다. 연구결과 연 최대치 강우량의 연별 진폭이 비교적 크게 나타났으며 일부 지속시간 외에는 점차적으로 확률강우량이 증가하고 있는 추세를 나타내었다. 따라서 수공구조물 설계에 있어서 확률강우량에 반영되지 못하는 연도별 최대치의 진폭과 확률강우량의 증가추세를 고려하여 계획강우량이 수공구조물 설계에 반영되어야 할 것으로 판단되었다.

기후변화 시나리오에 따른 지역별 확률강우량

김영호,여창건,서근순,송재우,Kim. Young-Ho,Yeo. Chang-Geon,Seo. Geun-Soon,Song. Jai-Woo 한국방재학회 2011 한국방재학회논문집 Vol.11 No.3

본 연구는 A1B 기후변화 시나리오를 고려하여 지역별 확률강우량을 산정하고 관측소별 기존 관측자료의 특성을 고려한 적정 방법을 제안하였다. 이를 위하여 우리나라 주요 지점 강우관측소를 연구 대상지점으로 선정하여 선정된 주요 지점 관측소에 대해 24시간 연최대강우량 평균값과 매개변수의 관계를 분석하여 2100년의 빈도별 확률강우량을 산정하였다. 2100년 빈도별 확률강우량은 기상청 실측강우량 자료를 활용하여 산정하는 방법, 확률분포의 매개변수는 실측 강우자료를 활용하고, 2100년까지의 강우자료는 A1B 시나리오를 활용하는 방법, A1B 시나리오를 활용하여 확률강우량을 산정하는 3가지 방법을 적용하였다. A1B 시나리오에 의한 강우 예측값은 실측값 보다 과소 추정되어 이를 활용하는 경우에는 보정이 필요하며, 분위 사상법을 적용하여 보정한 결과 모든 관측소에서 약 2.3~3.0배의 강우량이 평균적으로 상향조정 되었다. 실측강우 자료만으로 산정한 확률 강우량의 경우, 강우량이 지속적으로 증가하여 과대 산정되어 증가하는 경향이 강하며, A1B 시나리오 자료를 활용하여 산정한 확률강우량의 경우 대체적으로 기존 관측자료의 증감율과 유사하게 산정되기는 하지만 지역적 특성을 정확히 반영하지 못하는 경우가 다소 발생하였다. 각 지점별로 24시간 연 최대 강우량 평균 증가율과 방법별로 산정된 확률강우량의 증가율을 비교하여 기후변화를 고려한 관측지점별 확률강우량 산정 방법을 선정하였다. This research proposes the suitable method for estimating the future probable rainfall based in 2100 on the observed rainfall data from main climate observation stations in Korea and the rainfall data from the A1B climate change scenario in the Korea Meteorological Administration. For all those, the frequency probable rainfall in 2100 was estimated by the relationship between average values of 24-hours annual maximum rainfalls and related parameters. Three methods to estimate it were introduced; First one is the regressive analysis method by parameters of probable distribution estimated by observed rainfall data. In the second method, parameters of probable distribution were estimated with the observed rainfall data. Also the rainfall data till 2100 were estimated by the A1B scenario of the Korea Meteorological Administration. Last method was that parameters of probable distribution and probable rainfall were estimated by the A1B scenario of the Korea Meteorological Administration. The estimated probable rainfall by the A1B scenario was smaller than the observed rainfall data, so it is required that the estimated probable rainfall was calibrated by the quantile mapping method. After that calibration, estimated probable rainfall data was averagely became approximate 2.3 to 3.0 times. When future probable rainfall was the estimated by only observed rainfall, estimated probable rainfall was overestimated. When future probable rainfall was estimated by the A1B scenario, although it was estimated by similar pattern with observed rainfall data, it frequently does not consider the regional characteristics. Comparing with average increased rate of 24-hours annual maximum rainfall and increased rate of probable rainfall estimated by three methods, optimal method of estimated future probable rainfall would be selected for considering climate change.

기후변화를 고려한 미래 목표연도 확률강우량의 앙상블 예측

서린,전면호,김태웅,김상단,Seo. Lynn,Jeon. Myeonho,Kim. Tae-Woong,Kim. Sangdan 한국방재학회 2012 한국방재학회논문집 Vol.12 No.2

본 연구는 기후변화를 고려하여 목표연도 설계강우량을 산정하기 위해서 확률분포함수의 모수와 GCMs(Global Circulation Models)을 통해 모의된 연강수량, 그리고 관측된 연최대강우량 사이의 관계를 이용하여 앙상블 확률강우량을 산정하는 방법을 제안하였다. 목표연도 확률분포함수의 모수는 연강수량을 기후변화의 외부인자로 반영하여 회귀모형에 의해 추정된다. 본 연구에서 제안된 방법은 기후변화 시나리오와 GCM 모형에 따른 불확실성을 고려하여 우리나라 10개 지점에 대해서 설계목표연도인 2020년과 2030년의 확률강우량(지속기간 24시간)을 산정하는데 적용되었다. 그 결과, 강릉, 대전, 서울, 속초 등의 지점은 설계목표연도에서의 확률강우량이 현재(2009년)보다 크게 증가하는 것으로 나타났으며, 광주, 서산, 제주의 경우는 비교적 큰 차이가 나타나지 않았다. 부산, 목포, 대구 등은 목표연도 확률강우량이 현재보다 작게 산정되었다. 이러한 결과는 각 지점에서 관측된 연최대강우시계열의 추세성분이 확률강우량 산정과정에 반영된 것으로 판단된다. 본 연구가 제안하는 설계목표연도 확률강우량 산정법은 기후변화의 영향을 고려하여 10년 후의 목표연도 확률강우량을 산정할 수 있으며, 이러한 확률강우량은 수공구조물 계획 및 설계 시 참고자료로 활용될 수 있을 것이다. This study proposed a practical approach to estimate design rainfalls that can be applied to design reference year using the relationships among distribution parameters, annual rainfalls estimated from GCMs(Global Circulation Models), and annual maximum rainfalls observed at gauging stations, leading to consider climate change. The highlight of this study is to estimate distribution parameters through regression models with annual rainfalls as a causal factor. The proposed model was applied to estimated ensemble design rainfalls with 24-hr duration in built-up design reference years of 2020 and 2030 at 10 stations considering the uncertainty induced by emission scenarios and GCMs. The overall results indicated that the design rainfalls of Gangneung, Daejeon, Seoul, and Sokcho in 2020 and 2030 are higher than those in 2009(assumed as the current), the design rainfalls of Gwangju, Seosan, and Jeju in 2020 and 2030 are very close to the current, and the design rainfalls of Busan, Mokpo, and Daegu in 2020 and 2030 are lower than the current. It is considered that the trend component of the annual maximum rainfalls is incorporated into the process of estimating design rainfalls. The proposed method can provide design rainfalls in the next 10 more years in which the effect of climate change is reflected, and thus may suggest useful reference or alternatives for the hydrologic plan and management.

극한 호우사상의 규모 평가를 위한 대규모 기후 앙상블 자료의 적용 : 2018년 히로시마 극한 호우의 사례

김영규(Kim, Youngkyu),손민우(Son, Minwoo),김선민(Kim, Sunmin) 한국방재학회 2022 한국방재학회논문집 Vol.22 No.2

본 연구는 대규모 기후 앙상블 모의 결과를 이용하여 산정된 극한 강우량을 최근 발생한 극한 호우사상의 규모 평가에 적용하는 것을 목적으로 수행되었다. 이 연구는 2018년 히로시마 극한 호우의 사례를 기반으로 했다. 2018년 히로시마 호우사상은 지속시간 24시간에서 1,000년의 재현기간에 상응하는 극한 규모를 나타냈기 때문에 빈도해석 방법을 기반한 확률강우량의 개념으로 규모를 평가하기 어렵다. 따라서 이를 평가하고자 대규모 기후 앙상블 모의결과 기반의 d4PDF 자료를 이용하였다. 이 자료는 3,000개의 연 최대 강우자료를 제공하고, 이를 토대로 통계적 모형 및 가정 없이 비모수적으로 10년부터 1,000년의 재현기간을 나타내는 지속시간 24시간의 확률강우량을 산정했다. 산정된 d4PDF의 확률강우량은 관측강우량의 확률강우량과 비교하였으며, 관측기간에 가까운 50년의 재현기간에서는 두 확률강우량의 차이가 3.53%였지만 관측기간(33년)과 재현기간(100년 이상)의 차이가 증가할수록 오차가 10% 이상으로 증가하는 양상을 나타냈다. 이는 장기간 재현기간에서 관측강우량의 확률강우량은 불확실성을 내포하는 것을 의미한다. d4PDF의 확률강우량에 대해서 2018년 히로시마 호우사상은 300년에 가까운 재현기간을 나타냈다. 미래 기후조건에서의 d4PDF 자료를 이용해 확률강우량을 산정했으며, 현재 기후조건대비 미래 기후조건에서 10년부터 1,000년의 재현기간을 나타내는 확률강우량은 모두 20% 이상으로 증가했다. 미래 기후조건의 확률강우량에 대해 2018년 히로시마 호우사상은 100년에 가까운 재현기간을 나타냈으며, 이는 미래 기후조건에서 히로시마 호우사상의 발생 확률이 0.33% (현재 기후)에서 1% (미래 기후)로 증가하는 것을 의미한다. 결과적으로, 대규모 기후 앙상블 모의결과 기반의 d4PDF는 현재 기후조건과 미래 기후조건하에서 극한 규모의 호우사상을 정량적으로 평가하는데 유용하게 활용될 수 있다. This study aims to apply large-scale climate ensemble simulation data to evaluate the magnitude of extreme rainfall events. It was conducted on the basis of extreme rainfall that occurred in the Hiroshima region in 2018. This event recorded an extreme rainfall magnitude corresponding to a return period of 1,000 years at a 24-h rainfall duration; it is difficult to evaluate this magnitude with the concept of probability rainfall based on frequency analysis due to the short observation period. To overcome this limitation, the data for policy decision making for future (d4PDF) climate change database based on a large-scale climate ensemble simulation was used. These data provided 3,000 annual maximum daily rainfall values, which were used to empirically estimate the probability rainfall with a return period of 10-1,000 years based on a non-parametric approach without statistical methods. The estimated probability rainfall of the d4PDF was compared with the estimated probability obtained from the observed rainfall and frequency analysis. The difference between the two probability rainfall values was 3.53% for the return period of 50 years. However, as the return period increases, the error increases to more than 10%. This indicates that the estimation of the probability rainfall with a long-term return period using the observed data of a relatively short period may present uncertainties. Regarding the probability rainfall using d4PDF under present climate conditions, the Hiroshima event represented a return period of nearly 300 years. Meanwhile, for the probability rainfall using the d4PDF under future climate conditions, the Hiroshima event had a return period of nearly 100 years. Consequently, the magnitude of the probability rainfall increased in future climate conditions, and the probability of the occurrence of extreme rainfall corresponding to the Hiroshima event increased from 0.33% to 1%. Therefore, d4PDF can be used to quantitatively evaluate the magnitude of extreme rainfall events under present and future climate conditions.

강우량의 증가 경향성을 고려한 목표년도 확률강우량 산정

권영문(Kwon Young-Moon),박진원(Park Jin-Won),김태웅(Kim Tae-Woong) 대한토목학회 2009 대한토목학회논문집 B Vol.29 No.2B

최근 우리나리에서 집중 호우의 발생이 잦아지고 강우 강도가 증가하면서 강우로 인한 극심한 홍수 피해가 빈번히 발생하고 있다. 홍수피해의 경감을 위해서 수공구조물의 계획 및 설계에서 강우의 증가경향을 반영한 목표년도 확률강우량 산정이 필요하다. 본 연구에서는 30년 이상 자료보유기간을 가진 기상청 관할 56개 강우관측소의 강우자료를 분석하여 증가 경향성이 존재하는 7개 지점의 설계목표년도의 확률강우량을 산정하는 방법을 제안하였다. Gumbel 분포를 이용하여 연 최대 강우량 평균과 위치 매개변수, 축척 매개변수 간 관계를 분석하였으며, 이를 바탕으로 설계목표년도에 적용가능한 확률밀도함수를 추정하고, 확률강우량을 산정하였다. 본 연구에서 제안된 방법으로 산정된 목표년도 확률강우량은 자료의 정상성을 가정한 확률강우량에 비해 6-20% 정도의 증가를 보여주고 있다. Recently frequent occurrences of heavy rainfall and increases of rainfall intensity resulted in severe flood damage in Korea. In order to mitigate the vulnerability of flood, it is necessary to estimate proper design rainfalls considering the increasing trend of extreme rainfalls for hydrologic planning and design. This study focused the estimation of design rainfalls in a design target year. Tests of trend indicated that there are 7 sites showing increasing trends among 56 sites which have hourly data more than 30 years in Korea. This study analyzed the relationship between mean of annual maximum rainfalls and parameters of the Gumbel distribution. Based on the relationship, this study estimated the probability density function and design rainfalls in a design target year, and then constructed the rainfall-frequency curve. The proposed method estimated the design rainfalls 6-20% higher than those from the stationary rainfall frequency analysis.

확률강우량 산정방법의 신뢰도 분석

홍창선,원석연,안재현,안원식,Hong. Chang-Sun,Wone. Seog-Yeon,Ahn. Jae-Hyun,Ahn. Won-Sik 한국방재학회 2001 한국방재학회논문집 Vol.1 No.3

본 연구에서는 확률강우량 산정과정에서 발생할 수 있는 불확실성을 파악하기 위하여 신뢰도 분석을 실시하였으며, 이를 위해 서울관측소의 39개년(1961년<TEX>${\sim}$</TEX>199년)간의 연최대 강우량자료 계열을 이용하였다. 강우량 빈도해석을 위해 국내에서 일반적으로 적용되어온 9개의 확률분포형 및 3가지의 매개변수 추정법을 적용하여 각 방법별로 강우 지속기간별, 재현기간별로 확률강우량을 산정하였으며, 계획강우량의 결정방법을 3가지(최대치, 중앙치, 선정치)로 구분하여 각 방법에 대한 신뢰도 분석을 실시하였다. 확률강우량의 분포형을 파악하기 위하여 확률강우량 산정치를 표준화하였으며, 표준화된 확률강우량은 정규분포를 따르는 것을 볼 수 있었다. 또한 이 값들로부터 강우 지속기간별 빈도별로 변동계수를 산정할 결과 0.0456의 값을 가지는 것을 알 수 있었으며, 이 값은 신뢰도 개념을 도입한 확률강우량의 산정을 위해서 유용하게 사용될 수 있을 것이다. A reliability analysis is conducted on the process in estimating frequency rainfalls. 39 year of annual maximum data in Seoul station are collected to analyze the reliability in the frequency analysis technique. Frequency analysis is carried out for the nine types of distribution function and three types of parameter estimation method which are currently used in Korea. Reliability Analysis is conducted for the frequency rainfalls determined by 3 types(maximum, median, selected) of method to select the adequate rainfall. Computed rainfalls of each duration and return period are standardized to find the distribution of the frequency rainfall. It shows that the resulting rainfall distribution fairly represents the normal distribution. Coefficient of variation of 0.0456 is computed to be used in estimating the reliability based design rainfall.

확률분포 모수선도에 의한 미계측 지점의 확률강우량 산정

이정식,신사철,김석동,조성근,Lee,Jung-Sik,Shin,Sha-Chul,Kim,Seok-Dong,Cho,Sung-Geun 한국방재학회 2011 한국방재학회논문집 Vol.11 No.6

본 연구는 강우의 자료년수가 부족하거나 미계측 지점에서의 확률강우량 산정을 위하여 확률분포 모수선도를 제시하는 것으로, 30년 이상의 강우기록을 보유한 기상청 산하 58개 강우관측지점에서 12개 지속기간에 대한 연최대치 강우자료를 대상으로 빈도해석을 실시하여 대표확률분포형을 선정하였다. 지점 및 지속기간별로 L-모멘트법을 이용하여 대표확률분포형의 위치, 규모, 형상모수를 계산하고, Kriging방법으로 이를 도시하여 확률분포 모수선도를 작성하였다. 본 연구의 수행으로 인해 얻어진 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 전국 58개 지점에 대한 강우분석 결과, 적용한 16개 분포형 중에서 GEV 분포형의 적합도가 가장 우수한 것으로 나타났으며, 둘째, GEV 분포형의 모수를 이용한 지속기간별 확률분포 모수선도를 제시하여 확률강우량을 산정하였다. 셋째, 확률분포 모수선도를 이용한 확률강우량과 기존 연구결과와는 큰 차이가 발생하지 않았다. 넷째, 확률분포 모수선도의 결과를 이용하여 미계측 지점에서의 확률강우량을 재현기간의 제약없이 쉽게 산정할 수 있다. The objective of this study is to produce a probability distribution parameter map for evaluation of probable rainfall quantile in ungauged site. The rainfall data used in this study are annual maximum rainfalls at 58 stations during the period of more than 30 years for 12 durations. The 16 probability distributions which have been widely used in hydrologic frequency analysis are applied to the basic data and to determine the representative appropriate distribution. The location, scale, and shape parameters of the representative appropriate distribution for each station and each duration are calculated using L-moments method. These parameters are contoured using spatial interpolation, based on the geostatistical method of Kriging to produce parameter maps that depict the spatial variation and magnitude of each parameter. The results of this study are as followings; (1) The GEV distribution is determined as the representative probability distribution in Korea. (2) The parameters for any location in Korea can be estimated using the parameter maps and the rainfall quantile is obtained from GEV distribution equation using parameter about the selected rainfall duration. (3) Comparative analysis of the results shows that the probable rainfall quantiles by the parameter maps are little different from those existing researches. (4) In the result by probability distribution parameter map, rainfall quantile is better easy to evaluate in ungaged site without restriction of return period.

기후변화가 한강 유역의 시단위 확률강우량에 미치는 영향

남우성(Woosung Nam),안현준(Hyunjun Ahn),김성훈(Sunghun Kim),허준행(JunHaeng Heo) 한국방재안전학회 2015 한국방재안전학회 논문집 Vol.8 No.1

전세계적으로 기상이변이 빈번하게 발생하면서 기후변화가 수문환경에 미치는 영향에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 기후변화 연구에는 대체로 이산화탄소 배출 시나리오에 근거한 GCM 모의 결과가 사용되며, GCM 자료를 바탕으로 미래의 수문량 변화를 예측하는 방법으로 진행된다. 기후변화가 강우에 미치는 영향과 관련해서는 기후변화가 총강우량에 미치는 영향에 대한 연구가 주를 이뤄왔으나 극한강우량에 미치는 영향에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 또한 상세화 된 강우 자료가 월단위 또는 일 단위이기 때문에 극한홍수량 산정에 필요한 시단위 극한강우량 추정에는 한계가 있다. 본 연구에서는 기후변화가 극한강우 량에 미치는 영향을 분석하기 위해 A2 시나리오에 근거한 ECHO-G GCM 모델의 모의 결과를 상세화 시켜 얻은 한강 유역 내의 9개 강우 관측 지점의 일강우 자료를 바탕으로 강우의 scale invariance 특성에 근거한 시단위 확률강우량을 추정하였고, NSRPM (Neymann-Scott Rectangular Pulse Model)을 적용하여 시단위 확률강우량을 추정하였다. 이러한 방법으로 추정된 9개 지점의 확률강우량과 한강유역종합치수계획(국토해양부, 2008)에서 산정한 확률강우량을 비교하여 미래의 확률강우량 변화를 분석하였다. 분석된 한강 유역 내 강우 관측 지점의 확률강우량 변화 추이는 지점에 따라, 미래기간에 따라 상이하게 나타났으나 대체로 scaling에 의한 결과가 관측값에 근거한 확률강우량보다 대체로 큰 값을 보였고, NSRPM에 의한 결과는 미래 기간에 따라 관측값보다 크거나 작은 값을 보였다. Recent researches show that climate change has impact on the rainfall process at different temporal and spatial scales. The present paper is focused on climate change impact on sub-daily rainfall quantile of Han River basin in South Korea. Climate change simulation outputs from ECHO-G GCM under the A2 scenario were used to estimate daily extreme rainfall. Sub-daily extreme rainfall was estimated using the scale invariance concept. In order to assess sub-daily extreme rainfall from climate change simulation outputs, precipitation time series were generated based on NSRPM (Neyman-Scott Rectangular Pulse Model) and modified using the ratio of rainfall over projection periods to historical one. Sub-daily extreme rainfall was then estimated from those series. It was found that sub-daily extreme rainfall in the future displayed increasing or decreasing trends for estimation methods and different periods.

극한강우량 산정을 위한 대규모 기후 앙상블 모의자료의 적용

김영규,손민우 한국수자원학회 2022 한국수자원학회논문집 Vol.55 No.3

본 연구는 저빈도·고강도의 확률강우량 산정을 위해, 대규모 기후 앙상블 모의실험으로 생성된 d4PDF (Data for Policy Decision Making for Future Change)를 적용하는 것을 목적으로 수행되었다. 또한, d4PDF를 이용하여 산정된 확률강우량과 관측 자료 및 빈도해석을 통해서 산정된 확률강우량을 비교함으로써 빈도해석 과정의 적용에 따라 발생하는 불확실성을 분석하였다. 이와 같은 연구는 금산, 임실, 전주, 장수 관측소를 대상으로 수행되었다. d4PDF 자료는 총 50개의 앙상블로 구성되어있으며, 하나의 앙상블은 60년동안의 기상자료를 제공하기 때문에 한 지점에서 3,000개의 연 최대 일 강우량을 수집하는 것이 가능했다. 이와 같은 d4PDF의 특징을 토대로 본 연구는 빈도해석 방법을 적용하지 않고, 3000개의 연 최대 일 강수량을 비모수적 접근법(Non-parametric approach)에 따라 규모별로 나열하여, 10년부터 1000년의 재현기간을 갖는 확률강우량을 산정했다. 그 후, 관측 자료와 Gumbel 및 GEV (General extreme value) 분포를 토대로 산정된 확률강우량과의 편차를 산정하였다. 그 결과, 재현기간과 관측 기간의 차이가 증가할수록 이 편차가 증가하였으며, 이 결과는 짧은 관측 기간과 빈도해석의 적용은 재현기간이 증가할수록 신뢰하기 어려운 확률강우량을 제시한다는 것을 의미한다. 반면에, d4PDF는 대규모 표본을 이용함으로써 이와 같은 불확실성을 최소화시켜 합리적인 저빈도·고강도의 확률강우량을 제시하였다.

한강유역의 면적감소계수 산정

정종호,나창진,윤용남 한국수자원학회 2002 한국수자원학회논문집 Vol.35 No.2

설계홍수량 산정에는 강우-유출 모형이 주로 사용되고 있으며 이 모형의 가장 중요한 인자는 확률강우량과 단위도이다. 따라서, 확률강우량을 합리적이고 정확하게 산정하는 것은 가장 중요한 과정이다. 국내의 경우, 확률강우량은 유역면적이 일정 기준을 초과할 경우에는 면적확률강우량을 사용하여야 하나 지점평균확률강우량을 주로 사용하고 있다. 이에 따라 확률강우량은 상당히 높게 사용하는 반면 단위도는 상대적으로 낮게 사용하고 있어서 개선 이 필요한 실정이다. 본 연 Rainfall-runoff model is usually used in estimating the design flood, and the most important elements in this model are probable rainfall and unit hydrograph. So, it is the most important step to estimate probable rainfall reasonably and exactly. If a bas